目录 第一章 引论 第二章 人类视觉 第三章 二值图像分析 第四章 区域分析 第五章 图像预处理 第六章 边缘检测 第七章 轮廓表示 第八章 纹理 第九章 明暗分析 第十章 彩色感知 第十一章 深度图 第十二章 标定 第十三章 三维场景表示 第十四章 二维运动估计 第十五章 三维运动估计 第十六章 物体识别

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matlab开发-IMUODE45Solver。使用ode45解算器从data.mat文件读取加速度计和陀螺仪（体）并求解

编写Python程序实现以下功能： 1、 读入一幅图像。 2、 使用两种不同的方法分别向图像中添加噪声。 3、 输出一幅标注噪声区域的二值图像，背景为黑色，噪声区域为白色。 4、 使用三种滤波方法对上述添加了噪声的图像进行滤波处理。 5、 分别保存滤波处理后的图像。 撰写实验报告，将上述处理的原理与处理流程进行介绍； 添加原图、加入噪声的图像、描述噪声位置的二值图像以及三种滤波方法分别处理后的图像； 最终对处理结果进行分析，并附加程序。

使用yolo进行口罩检测 里面包含口罩目标检测数据集（已标注好，VOC格式） xml文件和jpg文件都放在文件夹中，可以根据自己格式进行运行

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在作业现场的安全管理中, 对于非施工人员围栏跨越的监管一直是必不可少的. 但目前施工场地普遍存在作业面广、施工人员管理困难等问题, 导致人工监察的方式效率低下. 而基于视频的人体行为检测技术作为计算机视觉领域重要的研究热点, 在公共安全监控方面有着广泛应用. 因此针对传统人工监察的不足, 结合当前计算机视觉技术, 提出一种智能化的围栏跨越违规检测与识别方法. 该方法通过监控不断获取视频帧, 以视频帧组成的剪辑作为输入, 使用三维卷积和二维卷积分别提取时序和空间特征, 将两部分特征融合后进行分类和边界框回归. 最后通过设置对比试验以验证此方法效果, 实验结果表明, 该方法具有一定的泛化性.

适用于Ubuntu 20.04的opencv-3.3.1资源；经过我的修改，解决了error: ‘CODEC_FLAG_GLOBAL_HEADER’ was not declared in this scope、error: ‘AVFMT_RAWPICTURE’ was not declared in this scope、error: invalid conversion from ‘const char*’ to ‘char*’ [-fpermissive] 856 | char* str = PyString_AsString(obj);等错误。

Csdn上上传的代码都是完整的，大家找到对应的博客都是有效果图和运行讲解的，防止踩坑。大家也可以下载其他项目练手，丰富自己的简历也不错。 需要查看其他代码的可看b站视频演示： https://space.bilibili.com/124080712?spm_id_from=333.1007.0.0 其他小项目完整代码： https://blog.csdn.net/qq_34904125?type=download 本次是目标跟踪代码，用于检测行人， 只要运行01main.py即可。会弹出视频的第一帧，然后我们对第一帧点击鼠标，选个碰撞区域即可，就能用来统计通过的行人了。 其他文件，如weights下存放的模型文件，这里直接用原始的coco数据集模型即可。 然后video文件夹下是待检测的视频文件，同时处理后的结果视频也会保存在这个文件夹下。